Mengapakah kita – sebagai tamadun manusia – perlu memupuk kecekapan saintifik dan memupuk inovasi yang dipacu R&D? Tidakkah teknik dan pendekatan konvensional boleh diikuti untuk selama-lamanya?
Sebenarnya, tujuan sains dan teknologi adalah untuk meningkatkan manusia, meningkatkan gaya hidup, dan akhirnya menjadikan dunia tempat yang lebih baik. Khususnya, dalam bidang penjagaan kesihatan, kemajuan saintifik adalah yang membantu kita berkembang menjadi spesies yang lebih bijak dan sihat dalam visi Darwin.
Dan sekarang, kita berada di puncak era transformatif sebegitu. Ini adalah zaman Kecerdasan Buatan (AI) dan pelbagai aplikasi dan kes penggunaannya seperti Model Bahasa Besar dalam penjagaan kesihatan. Dengan penggunaan teknologi sedemikian, kami lebih hampir untuk menyelesaikan misteri lama yang berkaitan dengan tubuh manusia, menemui ubat untuk merawat penyakit terminal, dan juga menentang penuaan.
Jadi, dapatkan artikel menarik hari ini sambil kita meneroka peranan LLM dalam aplikasi klinikal, dan bagaimana ia membolehkan evolusi saintifik.
Statistik Menarik Mengenai AI Dalam Penjagaan Kesihatan
Penerimaan AI dalam penjagaan kesihatan semakin pantas, dengan hasil nyata yang menyerlahkan kesan transformatifnya:
- 20% pengurangan masa dibelanjakan untuk tugas pentadbiran yang berlebihan melalui automasi berkuasa AI.
- Lebih 90% hospital dijangka menggunakan aplikasi dipacu AI untuk pemantauan pesakit jauh menjelang 2025.
- Penjimatan kos 70% dalam penemuan dadah kerana keupayaan ramalan LLM.
Angka-angka ini menekankan peningkatan pergantungan pada AI untuk menangani beberapa cabaran paling mendesak dalam penjagaan kesihatan hari ini.
Kes Penggunaan Utama LLM dalam Penjagaan Kesihatan
Untuk memahami LLM dalam penjagaan kesihatan dengan lebih baik, mari kita ingat dengan cepat apa itu LLM. Dibangunkan melalui teknik pembelajaran mendalam, LLM direka untuk memanipulasi manusia dan bahasa manusia. Mereka dinamakan Besar kerana jumlah data yang luar biasa yang telah mereka latih.
Untuk memudahkan pemahaman, bayangkan GPT-4.o atau Gemini untuk penjagaan kesihatan. Apabila model yang dipesan lebih dahulu digunakan untuk keperluan khusus yang sangat khusus, jalan kemungkinan adalah banyak. Mari lihat beberapa kes penggunaan yang paling menonjol.
Sokongan Keputusan Klinikal
Salah satu aplikasi LLM yang paling menjanjikan ialah keupayaan mereka untuk menganalisis data pesakit dan membantu dalam membuat keputusan klinikal. Dengan mengenal pasti corak dalam radiologi, patologi dan laporan pengimejan perubatan lain, LLM boleh mencadangkan diagnosis tepat yang mungkin tidak disedari.
Contohnya, Radiology-Llama2, model khusus daripada Meta, diperhalusi untuk menghasilkan laporan radiologi yang terperinci dan tepat. Begitu juga, Med-PaLM 2 Google telah mencapai ketepatan yang luar biasa (85%) dalam penanda aras peperiksaan perubatan, membuktikan potensinya sebagai alat diagnostik yang dipercayai.
Ini secara khusus sangat tepat berkenaan dengan radiologi, patologi, dan laporan pengimejan perubatan lain.
[Baca juga: Apakah Penalaan Halus untuk Model Bahasa Besar? Aplikasi, Kaedah dan Trend Masa Depan]
Pembantu Perubatan yang dikuasakan AI
Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, kesedaran dan pemahaman badan individu telah meningkat. Ini disebabkan terutamanya oleh peningkatan peranti boleh pakai yang memvisualisasikan data jana badan yang abstrak dan didorong lagi oleh mhealth atau teleperubatan.
Melalui aplikasi perubatan dan pasaran penjagaan kesihatan, orang ramai semakin menggunakan kemudahan teleperubatan. Untuk melibatkan pesakit sedemikian dan menyampaikan penjagaan kesihatan yang tepat, sistem yang teguh diperlukan. LLM boleh membantu organisasi penjagaan kesihatan mencapai matlamat ini. Melalui penggunaan chatbots atau pembantu perubatan tertentu, pakar penjagaan kesihatan boleh melaksanakan dan mengoptimumkan automasi aliran kerja klinikal.
Ini boleh membantu dalam:
- Memahami butiran asas tentang pesakit
- Mengekalkan dan mengingat semula sejarah perubatan pesakit
- Menjadualkan janji temu dan menghantar siulan dan peringatan
- Mendapatkan maklumat yang tepat tentang keadaan pesakit dan membantu mereka dalam pemulihan dan prognosis mereka
- Menjawab Soalan Lazim tentang syarat mereka dan banyak lagi
AI Untuk Penemuan Dadah
Menemui ubat untuk penyakit adalah lebih kompleks daripada apa yang boleh kita fahami. Ia adalah tegar, dan sistematik, dan melibatkan jumlah protokol, proses dan prosedur yang sangat banyak. Ia juga sangat sensitif dan didorong oleh kajian dan penyelidikan.
Walau bagaimanapun, dengan penggunaan LLM, pakar penjagaan kesihatan boleh meningkatkan proses penemuan ubat dengan cara berikut:
- Mengenal pasti dan memahami sasaran biologi melalui teknik pembelajaran mendalam. Ini akan membolehkan analisis yang tepat mengenai pendedahan, tindak balas, dan ramalan yang melibatkan fungsi ubat baru dalam merawat penyakit yang dimaksudkan.
- LLM dan model AI boleh menjana struktur molekul dari awal. Ini bermakna struktur sedemikian boleh dimanipulasi untuk bioavailabiliti, potensi dan banyak lagi. Selain itu, simulasi dadah juga boleh membantu penyelidik memahami reaksi dan lawan dan juga menemui ubat untuk penyakit lain selain daripada yang sedang diusahakan.
- LLM juga boleh mempercepatkan proses penemuan ubat dengan membantu penyelidik memahami jika ubat sedia ada boleh digunakan untuk merawat penyakit lain. Salah satu contoh masa nyata yang paling terkini ialah penggunaan AI untuk mengesahkan keberkesanan Remdisivir dalam merawat COVID-19.
- Ubat yang diperibadikan boleh menyaksikan kejayaan dengan AI kerana ubat-ubatan disesuaikan untuk berfungsi dengan berkesan berdasarkan data genetik, gaya hidup dan persekitaran individu.
Sokongan Untuk Kesihatan Mental
Krisis kesihatan mental, yang diburukkan lagi oleh cabaran global seperti wabak, menuntut penyelesaian yang inovatif. LLM boleh menyampaikan:
- Sesi terapi maya melalui AI perbualan.
- Rawatan PTSD untuk veteran dan mangsa bencana.
- Kesedaran dan pendidikan kesihatan mental melalui alat interaktif.
Dengan menawarkan sokongan 24/7, LLM memastikan sumber kesihatan mental boleh diakses oleh semua orang.
Cabaran dalam Menggunakan LLM dalam Penjagaan Kesihatan
Walaupun faedah LLM tidak dapat dinafikan, pelaksanaannya datang dengan cabaran yang ketara:
1. Privasi dan Keselamatan Data
Data penjagaan kesihatan sangat sensitif dan tertakluk kepada peraturan ketat seperti HIPAA dan GDPR. Memastikan protokol perlindungan data yang mantap adalah penting untuk mengelakkan pelanggaran dan mengekalkan kepercayaan pesakit.
2. Integrasi dengan Sistem Sedia Ada
Banyak organisasi penjagaan kesihatan bergelut untuk mengintegrasikan LLM dengan sistem warisan. Menyeragamkan data tidak berstruktur dan memastikan kesalingoperasian yang lancar kekal sebagai halangan utama.
3. Bias dan Kebimbangan Etika
Model AI boleh mengekalkan bias yang terdapat dalam data latihan mereka, yang membawa kepada cadangan penjagaan yang tidak sama rata. Pengawasan etika dan teknik AI yang boleh dijelaskan adalah penting untuk mengurangkan risiko ini.
4. Kebolehpercayaan dan Ketepatan
Keputusan perubatan mengubah hidup, meninggalkan sedikit ruang untuk kesilapan. LLM mesti menjalani pengesahan yang ketat untuk memastikan outputnya adalah tepat dan sesuai mengikut konteks.
Masa Depan LLM dalam Penjagaan Kesihatan
Sempadan seterusnya untuk LLM penjagaan kesihatan terletak pada menggabungkan AI perbualan, keupayaan multimodal dan analitik ramalan untuk mencipta penyelesaian holistik. Kemajuan masa depan termasuk:
- Hasil kesihatan ramalan: Mengenal pasti pesakit berisiko tinggi dan mengesyorkan langkah pencegahan.
- Diagnostik perbualan: Mengintegrasikan LLM dengan pengecaman suara untuk analisis dan triage gejala masa nyata.
- Pendidikan perubatan yang dipacu AI: Simulasi mengasyikkan yang dikuasakan oleh LLM untuk melatih profesional penjagaan kesihatan dalam senario dunia sebenar.
Kerjasama antara sektor awam dan swasta akan menjadi penting dalam mempertingkatkan inovasi ini dan memastikan akses yang saksama kepada penjagaan kesihatan yang dikuasakan AI.
[Baca juga: Apakah Model Bahasa Besar Multimodal?]
Mengapa Pilih Shaip untuk Penyelesaian AI Penjagaan Kesihatan?
Membangunkan LLM khusus penjagaan kesihatan memerlukan ketepatan, pematuhan etika dan data berkualiti tinggi. Di Shaip, kami pakar dalam menyediakan:
- Set data perubatan standard emas yang tidak dikenal pasti untuk latihan AI.
- Kepakaran dalam fLLM menyelaraskan untuk aplikasi penjagaan kesihatan khusus.
- Penyelesaian berskala yang mematuhi peraturan privasi global.
Komitmen kami terhadap pembangunan AI yang bertanggungjawab memastikan bahawa penyelesaian kami bukan sahaja inovatif tetapi juga boleh dipercayai.
